格灵深瞳7月3日发布投资者关系活动记录表，公司于2023年6月30日接受19家机构调研，机构类型为其他、基金公司、海外机构、证券公司。 投资者关系活动主要内容介绍： 一、公司就经营和业务情况等方面做了介绍。 二、主要问答如下：
答：公司的参股公司驭势科技的主营业务包括智能汽车辅助驾驶、载具或机器人辅助驾驶、自动驾驶和无人驾驶。驭势科技已完成数亿人民币C轮融资，引入东风资管和重科控股，截至目前，公司持有驭势科技约7.89%的股权。
答：公司智能边缘计算平台已处于大规模商业化阶段，边缘计算设备已应用于智慧金融、商业零售、轨交运维等领域，公司仍在边缘计算方面进行持续研发投入，开发具有不同算力、不同业务应用的有竞争力的边缘计算产品，为各行业深度赋能，提供云、边、端一体化解决方案。
答：公司正在推进高铁和地铁检修机器人项目的试点测试工作，自主研发的列车智能检测平台已经成功在高铁和地铁线路上实现落地应用。如该业务营收情况达到信息披露标准，公司将依法依规及时披露，具体经营情况可关注公司于上海证券交易所网站披露的定期报告。
答：2023年，公司将坚持以技术研发为核心驱动力，继续保持大规模的研发投入，不断进行先进技术的前瞻性探索与研发创新。公司将在已有的领域知识和数据积累基础上，开发自主可控的多模态大模型和全新形态的复杂AIGC系统，结合图像理解、自然语言处理、三维重建技术等多模态任务与数据，利用参数量更大的模型能力，提高系统对场景的重建能力和人员行为的理解能力，并结合大语言模型的归纳推理能力，为用户输出更准确优质的内容。在2022年完成了对跨类别预训练模型自动化微调的升级，并纳管了海量领域数据的基础上，2023年公司将进一步对深瞳大脑进行改造，结合最新的zero-shot技术，发展自身的主动学习能力，提高数据吞吐能力，将全量数据经过多轮迭代完成对多模态大模型的数据投喂，在模型训练完成后，结合业务进行知识蒸馏，以求得到可在实际业务中提供实时服务能力的模型并服务于多条产品线。该技术应用在智慧金融、城市管理、商业零售等大数据平台类产品上，可以在提升视觉感知和认知效率的同时，提供更加高效优质的数据服务；应用在轨交运维等机器人类产品上，能够提高交互水平与智能程度，在工作场景中更高效更优质的完成任务；应用在体育健康与元宇宙等人机交互类产品上，可显著提高交互质量，动态提供更优质、更丰富、更真实的内容，提升体验沉浸感和丰富度。 2023年，公司将在深耕主业的同时谋求创新，在不断巩固和提升公司在智慧金融、城市管理、商业零售和轨交运维领域技术水平和市场口碑的同时，重点推进轨交运维、体育健康和元宇宙领域的研发和商业化落地工作，寻求收入规模的稳定健康增长，并不断优化资源配置，提升公司运营管理水平，合理控制运营成本。随着公司落地场景的不断丰富，公司将在现有客户的基础上，着力提升市场开发能力，优化销售网络布局，并将公司产品结合客户的需求不断优化、升级，打造公司产品的竞争优势，拓展客户群体，提升市场占有率。公司将继续推动人才体系建设，聚焦人才培养，以更优化的组织架构、更有竞争力的薪酬和激励机制、更良好的企业文化环境吸引人才，为实现公司的可持续发展奠定坚实的人才基础。
答：机器人感知与控制技术是公司的核心技术之一，主要应用于轨交运维领域。公司正在推进轨交检修机器人项目的试点测试工作，公司的轨交运维解决方案在多个高铁、城轨和机车领域的试点项目进入研发、测试或交付验收阶段。在轨交检修中，公司通过应用机器人主动感知技术、自主规划与控制技术、虚拟示教与远程遥感技术，有效提升了机器人的环境适应性，提升实施效率，降低整体项目运营成本，而公司的模型压缩和边缘计算能力，可以实现对线路故障诊断算法的实时运行，机器人可利用自身算力实时处理线路数据，进行在线故障诊断。公司轨交运维解决方案由智能巡检机器人、360动态监测系统和列车智能检测系统组成，通过对列车各零部件的数据的智能分析，实现自动化的故障或缺陷检测，助力轨交运维数字化发展。
答：基于深度学习的模型训练与数据生产技术是公司的核心技术之一。公司利用自研的底层AI技术平台深瞳大脑对数十亿训练数据进行清洗，并基于大规模数据训练大模型，在海量数据603138）下，研发了基于多模态弱监督的大模型训练算法，节省了大量数据标注资源，提升了少样本场景的准确率；同时，公司自建的数据标注平台，通过组建具有专业背景的标注团队，用人工标注加AI模型自动化预识别的方法，为算法提供精准的基础训练数据，可覆盖公司内部99%的算法标注任务。未来公司将开发自主可控的多模态大模型和全新形态的复杂AIGC系统，以新的形态和能力持续加强公司基础技术能力的大规模可复制性和通用性。公司在多个落地场景具有先发优势，对客户的需求有较为深入的认知和理解，并积累了庞大的训练数据集;
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